一种智能化的温湿度智能控制系统设计

性补偿后的湿度值进行温度补偿很有必要。补偿公式如下：

　　式中： RH true为经过线性补偿和温度补偿后的湿度值； T为测试湿度值时的温度（ 单位： ℃ ） ; t1 和t2 为温度补偿系数， 取值如表2 所示。

　　表2 湿度值温度补偿系数

　　具体湿度检测模块电路如图3 所示。

　　图3 湿度检测模块电路

　　2. 4 输出驱动控制模块及报警模块

　　输出驱动控制模块通过控制芯片产生电信号， 控制相应的设备运转或者停止， 实现仓库温度和湿度的自动调节。当检测到的温度和湿度值大于或小于设定值时，报警模块同时会发生报警信号通知用户注意当前状况，必要时需采取相应人工措施。

　　3 系统软件设计

　　由于温、湿度变化规律性不强， 被检测对象的温、湿度具有非线性、热惯性、时变性等特点， 较难建立精确的数学模型。而模糊控制算法不需要建立精确的数学模型， 可依据人工实际操作经验， 将其抽象为一系列的控制算法后通过计算机完成控制过程， 具有控制动态响应好、超调小、稳定性强等特点。

　　控制器可以自动检测昼夜、季节、室内环境温、湿度值的变化， 利用模糊算法实现自动控制过程。仓库存储土豆种子的温度控制在- 1~ + 3℃ 之间， 相对湿度保持在45%~ 70% 较为适宜。

　　温、湿度控制程序中， 温、湿度各有2 个输入数据和1 个输出数据。e 为温、湿度偏差；△e 为温、湿度变化率； u 为输出控制变量， 其值分别为：

　　其中： PL 表示负大； PM 表示负中； PS 表示负小； NS 表示正小； NM 表示正中； NL 表示正大。然后根据专家知识和操作人员的经验， 建立模糊控制表。其模糊关系可以用多个条件语句表示， 例如： IF e= NL and △e=NL then u= SM; 根据模糊推理进行运算， 即可推出控制结果。

　　在主程序中， 主要负责仓库中温、湿度的实时显示，读取并处理传感器测量的温、湿度值， 当实际值与事先设定的温、湿度上下限值不同时， 发出控制信号， 驱动输出控制单元启动或停止执行控制电机， 同时发出报警信号， 通知用户当前发生的状况并作相应控制日志记录。

　　主程序流程图和温、湿度采集处理流程图分别如图4，图5所示。

　　图4 主程序流程图

　　图5 温、湿度采集处理框图

　　4 结语

　　采用模糊控制算法非常适合大型仓库中多点温度和湿度的检测与控制， 具有可靠性高、成本低廉、能耗低、反应灵敏、以及可扩展性好等特点。该设备具备一定的通用性， 经过简单的改进， 就能服务于国防工业、农业等生产上的各个方面。